JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Volume 6, Nomor 4, Oktober 2022, Page 2410-2416 ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4848 Firman Sukmayadi, Copyright © 2022, MIB, Page 2410 Submitted: 15/09/2022; Accepted: 07/10/2022; Published: 25/10/2022 Klasterisasi Konsentrasi Keahlian Siswa SMK Berdasarkan Kurikulum Merdeka Firman Sukmayadi * , Alamsyah Firdaus, Christina Juliane Program Magister Sistem Informasi, STMIK LIKMI, Bandung, Indonesia Email: 1,* skyvman88@gmail.com, 2 alamsyah.firdaus.af31@gmail.com, 3 christina.juliane@likmi.ac.id Email Penulis Korespondensi: skyvman88@gmail.com Abstrak−Proses penentuan konsentrasi keahlian yang dilakukan di SMK YPC Tasikmalaya memiliki kekurangan seperti mengambil keputusan berdasarkan keinginan peserta didik tanpa memperhatikan nilai akademik pada jenjang pendidikan sebelumnya. Sehingga ada sebagian peserta didik yang merasa kurang tepat dalam memilih konsentrasi keahlian, mengakibatkan kurangnya kompetensi yang dimiliki peserta didik dengan konsentrasi keahlian yang dipilih. Pemilihan konsentrasi keahlian merupakan hak setiap peserta didik, namun jika salah dapat menyebabkan turunnya motivasi belajar dan rendahnya prestasi belajar. Masalah ini dapat diselesaikan dengan menggunakan metode clustering dengan algoritma K-Means. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan minat peserta didik dalam memilih konsentrasi keahlian di SMK YPC Tasikmalaya berdasarkan Kurikulum Merdeka. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan minat peserta didik dalam memilih konsentrasi keahlian terbentuk menjadi 4 cluster. Cluster yang anggotanya paling banyak adalah cluster 0, yaitu peserta didik yang memiliki nilai rata-rata Matematika 79, kemudian Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris 83. Selanjutnya cluster dengan jumlah anggota paling sedikit adalah cluster 2, yaitu peserta didik yang memiliki nilai rata-rata 78 Matematika dan Bahasa Inggris, kemudian Bahasa Indonesia 79. Kata Kunci: Data Mining; Klasterisasi; Konsentrasi Keahlian; Algoritma K-Means Abstract−The process of determining the concentration of expertise carried out at the YPC Tasikmalaya Vocational School has shortcomings such as making decisions based on the wishes of students without paying attention to academic grades at the previous level of education. So that there are some students who feel it is not right in choosing the concentration of expertise, resulting in a lack of competence possessed by students with the concentration of expertise selected. The choice of concentration of expertise is the right of every student, but if it is wrong it can cause a decrease in learning motivation and low learning achievement. This problem can be solved by using clustering method with K-Means algorithm. This study aims to classify students' interests in choosing a concentration of expertise at YPC Tasikmalaya Vocational School based on the Merdeka Curriculum. The results showed that the grouping of students' interests in choosing the concentration of expertise was formed into 4 clusters. The cluster with the most members is cluster 0, namely students who have an average score of 79 Mathematics, then Indonesian and English 83. Furthermore, the cluster with the least number of members is cluster 2, namely students who have an average score of 78 Mathematics and English, then Indonesian 79. Keywords: Data Mining; Clustering; Expertise Concentration; K-Means Algorithm 1. PENDAHULUAN SMK YPC Tasikmalaya memiliki beberapa konsentrasi keahlian antara lain Teknik Komputer Jaringan (TKJ), Teknik Kendaraan Ringan Otomotif (TKRO), Rekayasa Perangkat Lunak (RPL), Teknik dan Bisnis Sepeda Motor (TBSM), Multimedia (MM), Desain Pemodelan dan Informasi Bangunan (DPIB) dan Teknik Elektronika Industri (TEKLIN). Capaian pembelajaran pada tingkat konsentrasi keahlian merupakan kompetensi minimal dalam keahlian tersebut. Dalam pelaksanaan Kurikulum Merdeka, terdapat kelompok mata pelajaran kejuruan yang fungsinya mengkualifikasikan individu peserta didik agar memiliki pemahaman ilmu pengetahuan, teknologi, seni dan budaya serta memiliki kompetensi untuk memenuhi kebutuhan dunia kerja. Dengan demikian, peserta didik harus memiliki konsentrasi keahlian yang sesuai dengan minat yang dipilihnya. Minat adalah sikap terus menerus yang mampu membuat pola perhatian seseorang sehingga menjadi selektif terhadap objek yang diminatinya [1]. Tujuan peminatan adalah mengarahkan peserta didik dalam mengembangkan kompetensi dan keterampilan untuk mempersiapkan memasuki dunia kerja atau melanjutkan pendidikan [2]. Pemilihan konsentrasi keahlian yang tepat diharapkan dapat memaksimalkan potensi dan bakat, sehingga setiap peserta didik dapat mencapai nilai akademik yang maksimal. Namun, ketika pemilihan konsentrasi keahlian tidak tepat, peserta didik dapat kehilangan peluang yang baik di masa depan [3]. Pemilihan jurusan merupakan hak setiap peserta didik, namun kesalahan dalam memilih jurusan dapat menyebabkan turunnya motivasi belajar dan rendahnya prestasi belajar. Masalah ini dapat diselesaikan dengan menggunakan metode clustering dengan algoritma K-Means [4]. Proses penentuan konsentrasi keahlian yang dilakukan di SMK YPC Tasikmalaya memiliki kekurangan antara lain berdasarkan keinginan peserta didik tanpa memperhatikan nilai akademik pada jenjang pendidikan sebelumnya. Sehingga ada sebagian peserta didik yang merasa kurang tepat dalam memilih konsentrasi keahlian, mengakibatkan kurangnya kompetensi yang dimiliki peserta didik dengan konsentrasi keahlian yang dipilih. Suatu informasi yang strategis dapat digali dan digunakan untuk menentukan konsentrasi keahlian peserta didik dengan menerapkan metode clustering dalam data mining [3]. Analisis pengelolaan data menjadi informasi dapat menerapkan metode data mining untuk memberikan pengetahuan [5]. Data mining menggambarkan proses pengumpulan data yang bertujuan untuk mendapatkan pola yang tidak diketahui dari suatu kumpulan data [6].